TSD, TED, BPD와 같은 SiC 웨이퍼의 전위 결함은 장치 수율과 신뢰성을 심각하게 제한하는 반면, 성장 메커니즘은 충분히 이해되지 않은 상태입니다. 본 연구에서는 정확한 결함 검출 및 분류를 위해 과도 흡수 분광법과 AI 알고리즘을 기반으로 한 빠르고 비파괴적인 검사 방법을 제시합니다. 이 연구는 스레딩 전위의 뚜렷한 성장 모드를 밝히고 전위와 기저면 결함 사이의 변환 관계를 식별합니다. 이러한 발견은 SiC 결정 성장에 대한 새로운 통찰력을 제공하고 반도체 제조에서 향상된 결함 제어 및 웨이퍼 품질을 지원합니다.
